一种基于S曲线和对数曲线的液晶像素补偿两步法的制作方法

文档序号:14129592阅读:398来源:国知局

本发明涉及一种液晶像素补偿方法。特别是涉及一种基于s曲线和对数曲线的液晶像素补偿两步法。



背景技术:

与以往进步缓慢的节奏不同,近两年lcd显示器行业迎来了高速发展期,2k甚至4k分辨率逐渐普及的同时,高动态范围(highdynamicrange,hdr)显示技术也正成为显示领域的研究热点。自然界中蕴含大量的信息,人们通过获取外部信息来了解整个世界,而在人类获取这些信息的途径中大约83%是来自于视觉。在科技日新月异的时代,人们对图像/视频的要求越来越高,为满足人们能获得绝佳的视觉体验,hdr图像/视频开始大量涌现,它可以提供更多的动态范围和图像细节,它所呈现的画面最接近于人眼观看到的真实的自然场景,但现行的显示视频多为低动态范围(lowdynamicrange,ldr)显示设备,由于其动态范围受限无法真正显示hdr图像/视频,人们从显示器上看到的仅仅是一个屏幕表现,而非自然场景的真实再现,这就会造成观看质量下降进而出现不真实感。而hdr显示器能够最大程度的再现真实场景的动态范围,所带来的最直接效果就是黑色表现得更加深邃且呈现出更多的细节,而在亮度方面能够提升至更加真实的亮度表现,为用户带来更具层次感的画面以及更多ldr显示器所看不到的细节,给人以最直接的临场感受。所以,开发hdr显示系统正成为显示研究领域的主流。

lcd属于非自发光显示设备,为最大程度地提高lcd的动态范围以达到或接近人眼所能感受到的亮度范围,一个有效途径就是重新设计lcd的背光模组。传统lcd采用全局背光技术,其动态范围只有0~255,远远小于人眼可感知的自然场景的动态范围,而且全局背光还存在较为严重的漏光现象,这也是限制了液晶显示器对比度提高的一个主要原因。为了解决上述问题并尽可能大的提高动态范围,人们提出了led区域背光动态调光技术。背光单元属于低分辨率面板,它控制图像各分区的背光亮度,液晶单元是高分辨率单元,可以较好地保持图像细节。根据光学理论,光学系统总的动态范围是每部分光学系统动态范围的乘积。

led区域背光动态调光技术主要分为两个部分:背光亮度提取和液晶像素补偿。其中,背光亮度提取是指将背光模组分成若干矩形区域,根据各分区图像内容动态提取能表征分区亮度信息的特征参数,然后根据该特征参数动态地改变各背光单元的亮度以控制对应区域光源的亮暗。液晶像素补偿是区域背光动态调光技术的一个重要步骤,它保证了当背光亮度降低时,调光后的图像经过补偿后其整体亮度和色彩与背光全亮时基本保持不变。液晶像素补偿就是根据背光亮度对输入图像的像素值进行一些必要的变换以得到预期的显示效果的过程。在区域背光动态调光算法中,像素补偿除了可以提升调光后图像的显示质量外,还可以提高图像对比度。

通过查看大量文献,我们发现大家普遍在确定分区背光亮度上做了很多研究工作,很少有人会去深入研究液晶像素补偿方法。一种性能优良的区域背光算法应该是分区背光亮度提取与液晶像素补偿相互配合共同作用显示画面的。

目前普遍的液晶像素补偿算法主要分为线性补偿方法和非线性补偿方法。性能补偿方法认为液晶显示器的显示亮度是背光部分和液晶显示屏部分的亮度相乘的结果,即:

yi,j×blfull=y′i,j×bl′i,j

式中:blfull是背光全亮时的背光亮度,一般取blfull=255;bl′i,j为背光平滑后对应到像素(i,j)的背光亮度值;yi,j和y′i,j分别为像素(i,j)调光前后的像素亮度。

由式(1)可得到线性补偿方法的补偿公式为:

线性补偿方法虽然实现简单且计算复杂度也很低,但它所带来的局限性(不适用于高亮度图像)及容易产生截光效应(高亮区域的像素补偿后亮度本应超过255但被截断在255而不能达到理想亮度,这就使得该区域丢失细节而变得模糊),调光后的显示质量无法被人眼所接受。为克服线性补偿方法存在的弊端,人们提出了非线性补偿方法。目前比较常见的非线性补偿方法的补偿原理如下:

式中,ii,j和i′i,j分别为像素(i,j)调光前后人眼所感受到的亮度;γ是伽马校正系数,一般取γ=2.2。

为保证背光调整前后人眼从屏幕上感受到的亮度基本保持不变,令ii,j=i′i,j,得到非线性补偿方法补偿公式:

从式(5)可以看出,当背光亮度降低较多时,即bl′i,j较小时,将导致液晶像素补偿过大超过255而造成像素溢出失真。从调光后显示效果来看,对于高亮度图像中大片亮度很高的区域,调光后的图像会损失大量的细节而变成一片模糊区域,即会带来很严重的截光现象。由于线性补偿方法是一个线性操作,它除了可以补偿当背光亮度降低时液晶像素的亮度,还会放大输入图像中本身自带的噪声信号,这就使得调光后的图像其显示效果变差。而非线性补偿方法只是单纯地提高了当背光亮度降低时显示图像的整体亮度,以保证补偿后图像的亮度与背光全亮时基本保持不变,并没有达到提高图像对比度的目的。而实现hdr显示的出发点就是尽可能大地提高其动态范围,对应到单幅图像就是尽可能地提高图像对比度。同时,该非线性像素补偿方法也没能解决像素溢出失真问题。



技术实现要素:

本发明所要解决的技术问题是,提供一种能有效地提高图像对比度,避免像素溢出失真,从而增强了调光后的图像显示质量的基于s曲线和对数曲线的液晶像素补偿两步法。

本发明所采用的技术方案是:一种基于s曲线和对数曲线的液晶像素补偿两步法,包括如下步骤:

1)将原始的rgb图像转化为灰度图像;

2)采用led区域背光算法计算分区背光亮度;

3)利用模糊-扩散法对分区背光亮度值进行背光平滑;

4)将原始图像的rgb色彩空间转换为yuv色彩空间;

5)对yuv色彩空间的图像进行液晶像素补偿,包括进行图像对比度补偿和图像亮度补偿;

6)计算各像素的调整系数计算公式如下:

式中,y″i,j是y分量的亮度补偿后像素(i,j)的亮度;yi,j是y分量的像素(i,j)液晶补偿前的像素亮度值;

7)根据调整系数对各像素的u、v分量作相应的补偿,补偿公式如下:

式中,u″i,j是u分量亮度补偿后像素(i,j)的亮度;ui,j是u分量的像素(i,j)液晶补偿前的像素亮度值;v″i,j是v分量亮度补偿后像素(i,j)的亮度;vi,j是v分量的像素(i,j)液晶补偿前的像素亮度值;

8)最后将补偿后的yuv色彩空间转换为rgb色彩空间。

步骤2)是采用最大值法或平均值法或误差修正法或基于动态阈值和图像亮度特征值法进行分区背光亮度计算。

步骤5)所述的进行图像对比度补偿,是采用s型曲线对液晶像素进行图像对比度补偿,具体是采用如下s曲线的方程:

式中:ri,j,gi,j,bi,j为像素(i,j)的三个色彩分量;bl′i,j是背光平滑后对应于像素(i,j)的背光亮度;yi,j和y′i,j分别是y分量的像素(i,j)液晶补偿前后的像素亮度值;a决定了s曲线的曲率,s曲线会随着a值的增大而变得越来越弯曲。

在进行图像对比度补偿中,取每个像素r、g、b三个分量的最大值max(ri,j,gi,j,bi,j)作为s曲线的最大容量。

步骤5)所述的进行图像亮度补偿,采用取对数曲线的方法对经过图像对比度补偿后的图像进行亮度补偿,具体是采用下式:

式中:y″i,j是y分量亮度补偿后像素(i,j)的亮度,yi,j和y′i,j分别是y分量的像素(i,j)液晶补偿前后的像素亮度值;bl′i,j是背光平滑后对应于像素(i,j)的背光亮度;blfull是背光全亮时的背光值,取值为255;r为系数取值为2.2。

本发明的一种基于s曲线和对数曲线的液晶像素补偿两步法,不但能有效地提高图像对比度,还可以避免像素溢出失真,从而增强了调光后的图像的显示质量。

附图说明

图1是本发明一种基于s曲线和对数曲线的液晶像素补偿两步法的流程框图;

图2是本发明中用于图像对比度补偿的s曲线;

图3是本发明中用于图像亮度补偿的对数曲线。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的一种基于s曲线和对数曲线的液晶像素补偿两步法做出详细说明。

如图1所示,本发明的一种基于s曲线和对数曲线的液晶像素补偿两步法,包括如下步骤:

1)将原始的rgb图像转化为灰度图像;

2)计算分区背光亮度,是采用led区域背光算法中的最大值法或平均值法或误差修正法或基于动态阈值和图像亮度特征值法进行背光亮度计算。

3)利用模糊-扩散法对分区背光亮度值进行背光平滑;

4)将原始图像的rgb色彩空间转换为yuv色彩空间;

5)对yuv色彩空间的图像进行液晶像素补偿,包括进行图像对比度补偿和图像亮度补偿;其中,

所述的进行图像对比度补偿,是采用s型曲线对液晶像素进行图像对比度补偿,具体是采用如下s曲线的方程:

式中:ri,j,gi,j,bi,j为像素(i,j)的三个色彩分量;bl′i,j是背光平滑后对应于像素(i,j)的背光亮度;yi,j和y′i,j分别是y分量的像素(i,j)液晶补偿前后的像素亮度值;a决定了s曲线的曲率,s曲线会随着a值的增大而变得越来越弯曲,即对像素的调整程度越来越大,这样一方面可以很大程度上提高图像对比度,另一方面也可能会导致图像细节的丢失,故需要结合图像特征及背光亮度综合确定a的值,在本发明的实施例中我们取a=0.005。如图2所示,s曲线中还有一个十分关键的点ypoint,称为拐点,从图中可以看出:亮度小于ypoint的像素,补偿后其亮度将小于输入像素的亮度,变得更暗;而亮度大于ypoint的像素,补偿后其亮度将大于输入像素的亮度,变得更亮,这样就有效地提高了图像对比度。本发明中我们取ypoint=bl′i,j,即将平滑后对应像素(i,j)的背光亮度作为s曲线的拐点。

在进行图像对比度补偿中,为了避免溢出失真,取每个像素r、g、b三个分量的最大值max(ri,j,gi,j,bi,j)作为s曲线的最大容量。

经过第一步图像对比度补偿后,虽然有效地提高了图像对比度,但图像的整体亮度仍有低于背光全亮时显示图像的亮度。考虑到人眼对信号的处理有个近似对数算法的环节,为使调光后图像的整体亮度与背光全亮时基本保持相同,从而增强图像的清晰度,还要对图像亮度补偿。所述的进行图像亮度补偿,是采用取对数曲线方法对经过图像对比度补偿后的图像进行亮度补偿,对数曲线如图3所示。具体是采用下式进行亮度补偿,

式中:y″i,j是y分量亮度补偿后像素(i,j)的亮度,yi,j和y′i,j分别是y分量的像素(i,j)液晶补偿前后的像素亮度值;bl′i,j是背光平滑后对应于像素(i,j)的背光亮度;blfull是背光全亮时的背光值,取值为255;r为系数取值为2.2。

6)计算各像素的调整系数计算公式如下:

式中,y″i,j是y分量的亮度补偿后像素(i,j)的亮度;yi,j是y分量的像素(i,j)液晶补偿前的像素亮度值;

7)根据调整系数对各像素的u、v分量作相应的补偿,补偿公式如下:

式中,u″i,j是u分量亮度补偿后像素(i,j)的亮度;ui,j是u分量的像素(i,j)液晶补偿前的像素亮度值;v″i,j是v分量亮度补偿后像素(i,j)的亮度;vi,j是v分量的像素(i,j)液晶补偿前的像素亮度值;

8)最后将补偿后的yuv色彩空间转换为rgb色彩空间。

下面给出具体实例:

以分辨率为1920×1080的图像为例,具体实施步骤如下:

1)将原始的rgb图像转换为灰度图像。

2)将输入图像虚拟划分为36×66个分区,则每个分区的大小为30×29,

3)计算分区背光亮度,本实例是采用基于动态阈值和图像亮度特征值法,计算方法如下:

(1)作出输入图像灰度化后各分区的灰度直方图;

(2)采用最大类间方差法(otsu)根据各分区的图像内容自适应选取合适的像素阈值t;

(3)得阈值t后,用该阈值对图像进行二值化处理,统计二值图像单一区域中像素值为1的点数目,记为n1;像素值为0的点数目,记为n0,则背光亮度变化系数

(4)计算出各分区的背光亮度值bl,计算公式如下:

式中,分别是分区(i,j)的灰度最大值和灰度平均值,该步骤主要是借鉴最大值法不会有图像的溢出失真而平均值法能使暗区域重现出更多细节的特点。

4)背光平滑

在应用led区域背光算法确定各分区的背光亮度之后,为了保证背光亮度降低时调光后的图像的显示质量,还需要对液晶像素进行精确的补偿。但由于光源的区域控制导致背光亮度不再统一及背光源的混光作用,使得当相邻背光区域之间亮度差异较大时,区域背光调光后的图像会出现明显的块效应,且由于不同区域的光线会相互影响从而导致原始暗的区域亮度提升而亮区域亮度下降,这也将限制了图像对比度的提高,所以,在做液晶像素补偿之前需要对初始背光矩阵进行平滑。

为得到平滑效果较好的背光信号,本发明借鉴模糊-扩散法(blurmaskapproach,bma)的思想,通过对led分区背光扩散性能的研究,建立分区背光扩散模型,解决液晶补偿后出现的块效应问题。

5)液晶像素补偿

(1)将原始图像的rgb色彩空间转换为yuv色彩空间;

(2)为有效提高图像对比度并避免溢出失真,我们深入研究后将市场营销、生物统计学及临床等统计实证分析的常用方法s型曲线用作于液晶像素补偿的第一步,s曲线的方程如下式所示:

式中:ri,j,gi,j,bi,j为像素(i,j)的三个色彩分量;bl′i,j是背光平滑后对应于像素(i,j)的背光亮度;yi,j和y′i,j分别是像素(i,j)液晶补偿前后的像素亮度值;

(3)采用取对数的方法对经过第一步液晶像素补偿的图像做进一步的亮度补偿,如式(4)所示:

式中:y″i,j是第二次液晶像素补偿后像素(i,j)的亮度。

(4)经过两步液晶像素补偿后,就可以得到各像素的调整系数其中计算公式如下:

(5)得到每个像素的调整系数后,针各像素的u、v分量作相应的补偿,最后将补偿后的yuv转换为rgb。

为评估本发明的一种基于s曲线和对数曲线的液晶像素补偿两步法的性能,在使用相同背光亮度提取算法确定分区背光亮度后,分别用传统非线性补偿方法和本发明的方法对两种不同类型图像(高对比度图像和高亮度图像)及视频系列(低对比度视频帧)进行仿真测试。仿真实验是在matlabr2010b环境中进行的,所有的图像都划分为36×66个分区。

由于hdr图像不同于ldr图像,就目前而言,对于hdr图像或视频来说普遍还是采用主观评价来衡量其显示质量。但考虑到主观评价受观察者的个人因素影响较大,因此,采用主观评价与客观评价相结合的方法来评估对本发明的方法与传统的非线性补偿方法性能的优劣。对于客观评价,考虑到所提出的算法是尽可能地提高图像对比度,以达到hdr的显示效果。因此,将图像对比度增强强度百分比(△e)作为评价算法性能的一个重要指标。

这里定义图像对比度计算公式如式(7)所示,可以用式(8)计算图像对比度增强强度百分比。

cr=h90/h10(7)

式中,h10和h90分别为包含输入图像所有像素10%和90%对应的灰度值;cr为调光后图像的对比度;cr0为原始输入图像的对比度;△e为图像对比度增强强度百分比。表1记录了用这两种方法对测试图像区域背光调光后图像的对比度(cr)和对比度增强强度百分比度(△e)。

表1数据表明,不管是对于高对比度图像、高亮度图像还是低对比度图像,本发明的方法都能有效提高其对比度,其平均对比度增强强度为94.03%,而传统的非线性补偿方法只是单纯地提高了当背光亮度降低时显示图像的亮度,以保证补偿后的图像的亮度与背光全亮时基本保持不变,并没有达到提高图像对比度的目的。

表1本发明算法与传统非线性补偿方法性能比较

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